提供的 MATLAB 函数可用于使用基于树状图的支持向量机 (D-SVM) 对数据集进行训练和执行多类分类。 两个主要功能是： Train_DSVM：这是用于训练的函数Classify_DSVM：这是用于 D-SVM 分类的函数示例：使用fisheriris 数据进行训练和分类加载fisheriris train_label={zeros(30,1),ones(30,1),2*ones(30,1)}; train_cell={meas(1:30,:),meas(51:80,:),meas(101:130,:)}; [svmstruct] = Train_DSVM(train_cell,train_label); 标签=[0 1 2]; test_mat=[meas(31:40,:);meas(81:90,:);meas(131:140,:)]; [Class_test] = Classif

尼德斯 支持向量机（SVM）和Navie Bayesian分类的网络入侵检测系统。 使用的语言：Python 2.7.6

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遗传算法优化支持向量机PYTHON SVM是一种监督式的学习方法，用统计风险最小化的原则来估计一个分类的超平面

一篇非常不错的SVM方面的技术报告，by Steve R.Gunn

基于opencv的SVM与BoW的图片分类，适合入门学习，亲测可用

支持向量机完整版（SVM）可以用来进行设别训练-Full version of support vector machine (SVM) can be used to set up other training

脑电信号（EEG）是一种研究脑活动的重要信息来源，基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2～5种不同思维脑电信号进行预处理，用AR模型提取信号分段前后特征，最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较，实验表明，该方法达到很好的分类效果。

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